Топ-5 прокси сервисов для УБТ

Статья разбирает выбор прокси для автоматизации УБТ: от массового фарма соцсетей до парсинга. Универсального провайдера нет: для рутинных скриптов подходят дешевые серверные IPv4, для долгого прогрева аккаунтов — трастовые мобильные IP с безлимитным трафиком, а для редких гео — резидентские пулы. Главный вывод: прокси — критически важный расходник, экономия на котором ломает работу связок и многопоточного софта.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/top-5-proksi-servisov-dlia-ubt

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Anthropic обвинила DeepSeek, Moonlight и Alibaba в дистиляции

Статья о том, как китайские компании массово выкачивают ответы западных нейросеток, чтобы дообучать свои модели. Anthropic говорит о 24 000 фейковых аккаунтов и 16 млн запросов к Claude. Вывод простой: рынок ИИ входит в фазу жёсткого копирования, а китайские модели Qwen, Kimi и DeepSeek могут быстро догонять лидеров дешевле.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-obvinila-deepseek-moonlight-i-alibaba-v-distiliacii

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Смена фокуса в сегментации: от демографии к сценариям использования

Последний месяц в работе с клиентскими данными заметен любопытный паттерн. Компании, нацеленные на долгосрочное удержание (retention), практически перестали использовать социально-демографические профили как основу для стратегии. Традиционное деление «мужчины, 25-35 лет, доход средний» заменяется кластеризацией по контексту принятия решения.

В эпоху, когда алгоритмы поисковых систем отдают предпочтение авторитетности тематики (topical authority), бренды начали группировать аудиторию вокруг конкретных профессиональных задач или жизненных ситуаций. Например, в секторе инструментов для бизнеса маркетологи больше не сегментируют пользователей по должности, а выделяют группы по тому, на каком этапе внедрения операционных процессов находится компания.

Похоже, что развитие технологий измерения эффективности, основанных на моделировании маркетингового микса (MMM), делает бессмысленным поиск «типового потребителя». Теперь важно понимать не «кто» купил, а в какой последовательности смыслов нуждается пользователь, чтобы принять решение в условиях сокращения среднего чека.

Замечаете ли вы, что стандартные портреты аудитории стали бесполезны для настройки коммуникации, или в вашем сегменте они все еще приносят практическую пользу?

— @SegmentationCraftPro

Сегментация по поведению: когда смотреть не на людей, а на их действия

**Поведенческая сегментация** — это группировка аудитории по наблюдаемым действиям: как часто покупают, как используют продукт, какие каналы выбирают, на каком этапе отваливаются. В отличие от демографической сегментации, она отвечает не на вопрос «кто это?», а на вопрос «что человек делает?».

Родственный термин — **сегментация по потребностям**. Там основой служит мотив: экономия времени, снижение риска, статус, удобство. Поведение часто является следствием потребности, но не заменяет её. Например, два клиента могут одинаково часто открывать письма, но один ищет скидку, а другой — подтверждение надёжности бренда.

Типичная ошибка — путать поведение с лояльностью. Частые покупки не всегда означают привязанность: иногда это просто отсутствие альтернативы или привычка. Ещё одна ошибка — строить сегменты только по цифровым следам, игнорируя контекст покупки и жизненный цикл клиента.

Пример: у банка можно выделить сегмент «зарплатные клиенты, активно использующие переводы и кешбэк». Для них важны не абстрактные преимущества, а сценарии повседневного использования. Такой сегмент уже пригоден для отдельного предложения, коммуникации и оценки удержания — что особенно важно в эпоху, когда ценность клиента растёт не на первой покупке, а на повторном использовании.

— @SegmentationCraftPro

Тем временем подстилка коричневых Кардиналов и лично Кустова главред Максим Огненный завёл собственный канал, где, наверное, опять будет писать стихи и анонсировать вьюхи с ме**дроновыми наркоманами.🤡🤡

Чем вообще известен этот персонаж? Собсна, только порцией отборного кринжа, например, не так давно он выебывался на Иванова в "Письмах кардинала", но недожал и тема осталась нераскрытой. ЕЮ заслужил даже высокоинтеллектуальные выпады, которые тот не понял в силу врождённого аутизма:

Высокохудожественная лексика героя, демонстрируемая им не только на своем канале, но и на любой публичной площадке, настолько пленит любого слушателя, что мало кто может стать собеседником жертвы во второй раз.

Нихуя не разбираясь в аффилке, он на серьёзных щах брал интервью у Мефмедова и пытался построить серьёзный диалог с объёбанной ракетой. Из остальных достижений только нытье в чатиках: персонаж настолько невзрачный, что даже хуесосить его не так интересно.¯\_(ツ)_/¯

А теперь Огненный завёл собственный канал, где собрался выебать всех, но, походу, ебать будет лишь подписоту своей графоманией. Похожей хуйнёй занимался и оунер ФБ Киллы, который так любит рассуждать про экономику и политику. Оно и понятно: что у коричневых, что у киллы, что у партнёркина — один инвестор и одна крыша, поэтому подопечные синхронно занимаются бестолковой хуйнёй. Кому не похуй, подписывайтесь, будет интересно (нет): https://t.me/+dr240TeLtPc2Nzdk

В арбитраже деньги есть, но только у тех, кто с LuckyCards 💵

Сегментация по модели жизненного цикла: как Lamoda пересмотрела удержание клиентов

Контекст: В условиях 2026 года e-com (электронная коммерция) столкнулся с новой реальностью: покупательская способность снизилась, а средний чек в fashion-ритейле просел на 6% по сравнению с прошлым годом. В эпоху, когда стоимость привлечения нового пользователя (CAC) превышает маржинальность первой покупки, фокус сместился на удержание (retention) и максимизацию пожизненной ценности клиента (LTV).

Задача: Перед командой аналитики стояла задача уйти от сегментации по социально-демографическим признакам (пол, возраст, география), которые перестали эффективно предсказывать поведение. Необходимо было создать модель, позволяющую персонализировать коммуникацию в рамках RevOps (системы управления выручкой), где маркетинг и продажи работают как единый механизм удержания.

Решение: Компания внедрила сегментацию на основе жизненного цикла клиента (Lifecycle Marketing). Вместо статичных групп пользователей была создана динамическая модель, состоящая из пяти кластеров: «Новички», «Активные», «Спящие», «Уходящие» и «Лояльные».

В основу легла метрика RFM (давность, частота, сумма покупок), обогащенная данными о глубине просмотра категорий. В эпоху Zero-click контента, где пользователи всё реже переходят на сайт ради простого ознакомления, Lamoda начала использовать предиктивные модели. Если алгоритм фиксировал снижение частоты визитов в определенных категориях, система автоматически переключала стратегию с «продажи в лоб» на предложение контента с экспертными рекомендациями по стилю, формируя Topical Authority (авторитетность в тематике).

Результат:
— Конверсия из коммуникации в повторную покупку в сегменте «Активные» выросла на 12%.
— Доля выручки от существующих клиентов увеличилась на 9% за счет перехода от массовых рассылок к триггерным сценариям.
— Снижение оттока в сегменте «Уходящие» составило 4%, благодаря переходу на персонализированные предложения, основанные не на скидках, а на стилевых предпочтениях пользователя.

Урок: В 2026 году данные о покупках теряют ценность без понимания контекста потребления. *Сегментация — это не разделение людей на группы, а понимание их текущего состояния в цикле отношений с брендом.* Когда чек снижается, выигрывает не тот, кто дает самую большую скидку, а тот, кто встраивается в потребность покупателя до момента совершения им осознанного выбора. Для бренд-стратега это сигнал: инвестируйте в глубокую аналитику поведения, а не в охватные кампании, которые всё сложнее атрибутировать в условиях privacy-first (приоритета приватности) ограничений.

— @SegmentationCraftPro

Antropic раскрыла ферму с нейронными дейтинг-моделями

Anthropic раскрыла кейс китайской студии, которая запустила 20 дейтинг-приложений с нейропрофилями для удержания пользователей. Вместо стандартного слива дейтинг-трафика на чужие смартлинки, вебмастерам стоит присмотреться к разработке собственных LLM-сервисов. Затраты на токены и подключение платежных решений окупаются за счет прямого контроля над монетизацией и забора всей маржи рекламодателя.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/antropic-raskryla-fermu-s-neironnymi-deiting-modeliami

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Разработчик игры слил $220 в Google ads на установки ботами

Статья описывает кейс разработчика, потерявшего бюджет в Google Ads из-за фрода и специфики атрибуции. Платформа засчитала конверсии, которые не подтвердились в Google Play Console, так как алгоритм учитывает установки без прямой связи с кликом. Главный вывод: Google Ads может наливать ботов не меньше пуш-сетей. При работе за инсталы важно жестко контролировать качество трафика и сверять аналитику с бэкендом, в то время как Facebook на данный мо…

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/razrabotchik-igry-slil-220-v-google-ads-na-ustanovki-botami

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Google расширил Data Manager

Google интегрировал инструмент Data Manager в GA и DV360 для удобной передачи first-party данных, что дает рост ROAS до 26%. Для арбитража трафика прямого применения у офлайн-данных нет, однако инструмент можно использовать для манипуляции алгоритмами: отправка синтетических конверсий через API поможет скорректировать оптимизацию и направить автостратегии на поиск нужной аудитории.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-rasshiril-data-manager

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Сегментация по восприятию: чем заменить бренд-мониторинг в соцсетях

Инструменты социального мониторинга в 2026 все чаще используют как основу для сегментации по восприятию: не «кто увидел», а «как говорят» и «что именно триггерит реакцию». Это полезно бренд-стратегам, когда нужно выделять когорты аудитории по тональности, темам и зрелости отношения к бренду, а затем переносить сигналы в брифы, матрицы сообщений и гипотезы по удержанию.

Mention — для тех, кто строит рабочий процесс вокруг упоминаний и быстрых сравнений — сильная сторона: концентрирует сбор данных по упоминаниям и помогает быстро развернуть картину обсуждений (т.е. базу для сегментов «боль/контекст/отношение») — слабая сторона / минус: может не закрывать глубину репутационных задач уровня enterprise (например, сложные сценарии работы с репутационными рисками и аналитикой по воронкам восприятия), из‑за чего стратегу придется дополнять данные другими источниками.

Brand24 — для тех, кому нужен фокус на управлении репутацией и системность наблюдения — сильная сторона: идея brand reputation management (управление восприятием бренда через мониторинг, защиту и развитие) хорошо ложится на модель сегментации «что ухудшает/что улучшает отношение», а наличие позиционирования под исследования репутации упрощает обоснование решений — слабая сторона / минус: при ориентации на репутацию инструмент может оказаться менее удобным, если ваша задача — преимущественно классификация контента и тем для последующей адресной коммуникации (иногда требуется более гибкая разметка и интеграции с аналитикой).

Hootsuite / Sprout Social (как класс) — для команд, которые хотят объединить мониторинг с управлением публикациями и операционным контуром — сильная сторона: сильны как платформа для работы с социальными каналами и наблюдением за обсуждениями, т.е. проще связать сегменты «сигнал → ответ/контент → повторная оценка» — слабая сторона / минус: фокус на платформенном управлении может отвлекать от задач именно сегментации по восприятию; плюс стоимость и сложность могут быть избыточны, если нужна только аналитика упоминаний и репутационных индикаторов.

как выбирать — начните с вопроса «какой сегмент мы строим»: для сигналов упоминаний и тем чаще хватает Mention-подхода, для управленческих сценариев репутации — Brand24, а если нужен связанный контур публикаций/реакций — смотрите на Hootsuite/Sprout Social как платформу, но не смешивайте “операции” с “сегментацией” в одной метрике.

— @SegmentationCraftPro

Xchat удалён из App Store и Google play

Google Play и App Store удалили мессенджер XChat, продвигавшийся Илоном Маском как сервис с шифрованием без рекламы. Несмотря на трафик из X.com, приложение исключили из сторов. Причиной мог стать отказ от трекинга, что мешает монетизации и антифрод-системам площадок. Кейс доказывает: отсутствие рекламных инструментов делает софт уязвимым, а медийная поддержка не спасает продукт, если его политика нарушает правила маркетплейсов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/xchat-udalen-iz-app-store-i-google-play

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

В Facebook Ads Manager появилась метрика Creative Diversity

Meta представила метрику Creative Diversity для оценки разнообразия креативов. Алгоритм Generative Recommender анализирует стиль, тему, тип хука и формат объявлений. Простое изменение цвета или ракурса теперь не работает: система пессимизирует похожие подходы. Для эффективного залива арбитражникам придется тестировать принципиально разный контент, чтобы алгоритмы лучше находили аудиторию. Инструмент выйдет из беты до конца года.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-facebook-ads-manager-poiavilas-metrika-creative-diversity

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

Твои переписки с ChatGPT читают люди

OpenAI привлекает подрядчиков для ручного анализа диалогов с ChatGPT, чтобы повысить качество модели. В ходе проверки конфиденциальная информация пользователей попадает к третьим лицам. Для сферы CPA это несет прямые риски: уникальные связки, креативы и структуры лендингов, созданные нейросетью, перестают быть приватными. Главный вывод — любая информация, переданная ИИ, может быть изучена извне, что ведет к быстрому выгоранию профитных подходов …

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/tvoi-perepiski-s-chatgpt-chitaiut-liudi

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

**Когда бренд знает, что ты купишь раньше тебя: сегментация в ритейле 2026**

Сеть супермаркетов среднего ценового сегмента столкнулась с типичной для 2026 дилеммой: средний чек просел на 6%, при этом стоимость привлечения нового покупателя выросла почти на четверть. Рост через классическое промо перестал окупаться.

Задача. Команда маркетинга перестала считать аудиторию единым «средним покупателем» и разбила базу из 1,2 млн лояльных клиентов на сегменты по трём осям: частота визитов, средний чек, доля промо в корзине. Получилось шесть устойчивых кластеров. Самые ценные — «регулярные без скидки» (около 14% базы) и «спонтанные с высоким чеком» (около 9%).

Решение. Вместо единой программы лояльности запустили дифференцированные механики. Для «регулярных без скидки» — закрытый клуб с ранним доступом к новинкам и приоритетной доставкой, без начисления баллов. Для «спонтанных с высоким чеком» — персонализированные подборки через push, привязанные к сезонным событиям. Остальным сегментам оставили классическое промо, но оптимизировали его по LTV (пожизненной ценности клиента), а не по частоте покупок.

Результат за два квартала. Сегмент «регулярных без скидки» показал рост повторных покупок на 22%, при этом отток (churn) снизился на 11%. Сегмент «спонтанных» дал рост среднего чека на 17% без увеличения скидочной нагрузки. Общий показатель retention (удержания) по базе вырос на 8 п.п. — в первую очередь за счёт того, что перестали размывать ценность программы лояльности на тех, кому скидка не нужна.

Урок для бренд-стратега. В эпоху, когда первая покупка дешевеет, а удержание дорожает, ценность сегментации — не в красивых диаграммах, а в отказе от усреднения. Главная находка кейса: самые маржинальные клиенты часто недополучают внимания именно потому, что не реагируют на массовые акции. Разделив аудиторию, бренд перестал субсидировать тех, кто и так готов платить, и перенаправил бюджет в удержание — единственный канал роста, который в текущем цикле стабильно работает.

— @SegmentationCraft

Google тестирует оплату за контент сайта

Google запустил тест программы AI Contribution Pilot, предлагая вебмастерам выплаты через Search Console за контент, повлиявший на ответы ИИ в Gemini и AI Overviews. Алгоритмы оценки вклада и формулы расчетов непрозрачны, а суммы пока скромные. Главный итог: создан важный прецедент прямой компенсации за использование авторских материалов в генеративной выдаче.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-testiruet-oplatu-za-kontent-saita

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top

В публичный доступ вышли Gemini 3.8 Live и Gemini 3.8 Live Extended Thinking

Google представила Gemini 3.8 Live и Extended Thinking — голосовые ИИ-модели с поддержкой 97 языков и функцией параллельного мышления. Инструмент умеет выполнять фоновые задачи и анализировать видео в реальном времени, не прерывая диалог. Высокое качество распознавания речи и доступ через API позволяют эффективно использовать модели для автоматизации воронки продаж, обработки лидов и создания интерактивных креативов.

➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-publichnyi-dostup-vyshli-gemini-3-8-live-i-gemini-3-8-live-extended-thinking

🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top